情感计算领域，致力于发展处可以模拟、识别和处理人类情感的系统——这本质上就是创造感觉或情感的体验。情感计算可以让人和人工系统更好的交流，能够促进人与人工系统的情感信任，增强两者联系。让人工意识拥有情感模型，是在未来的人类日常活动中引入移动技术和机器人的一大目标。例如，家庭厨房机器人利用情感计算的特性，能进一步从建立连接和通信。在不久的将来，性机器人、治疗和护理机器人的需求量也将越来越大，这类机器人都需要情感计算功能。此外，智能玩具和机器人宠物的出现可能有助于养育孩子和赡养老人。尽管基于移动应用的支持和学习系统已成功被部署，但是他们常常因缺乏实体交互性而被批评。在如压力管理和咨询等些领域，机器人的情感可以进一步地帮助人类。

个性是潜意识的一个独立部分。但是过去提出的关于潜意识的模型，并没有很好的处理」个性「的特性。先前的一项研究提出了不同个性在工作绩效的选择、培训和发展、以及工作表现方面的影响。Nazir 等人进一步提出了基于文化个性的情感模型，包括人格的五个维度。Carver 和 Scheier 使用控制理论作为个性的概念框架，从社会、临床和健康心理学三方面进行解读。虽然这些研究在心理学领域非常受欢迎，但是在机器意识模型中，关于如何整融合对个性的理解，却并没有被广泛地研究。

我们注意到，饥饿与疼痛，作为最重要的生存方面的生物元素，帮助人们形成了性格及情感。Starzyk 等人提出了动机学习模型，以研发某种自动系统，使之能够在动态改变的疼痛信号之间做出响应。这些信号，能够反映出外在的驱动力及内在的控制信号的相互作用。将疼痛作为一种对某种目标（如食物）的抽象符号，也许会成为机器意识情感模型中的某种特性。尽管已经有不少著名的机器意识的模型被提出，但他们在处理人类情感的特性方面仍面临着局限性，而这些特性很有可能在机器人系统及其他相关的即将出现的科技中（为它们）带来情感与意识。这些拥有人类情感的系统将会带来广泛的社会影响力，包括社会认同、信任及可靠性方面的内容。同时，人类本身的局限也将会成为威胁。我们将自己的发展目标局限于发展「机器情感」，这也许会导致人造意识所产生的个性，并不会注重逻辑或是社会认同等积极因素。

本文将回顾一些现有的潜意识模型，并提出了一个高效的机器意识计算模型，它意图融合人的个性及情感。随后，本文将进一步讨论如何使用最新的科技及机器学习中的进展来研发这个高效的计算模型。

本文的余下部分按照如下内容组织：第二节给出了关于潜意识的背景知识及现有的模型；第三节展示了新提出的模型；第四节对新提出模型的进一步研究方向进行了讨论；第五节总结了全文。

物理层面（硬件层面）及超物理层面（软件层面）的差异对比图

图 2 机器意识与动物之间在处理如「疼痛」、「饥饿」、「疲倦」等情感元素的示意

图 7 在机器意识领域使用的机器学习及人工智能概念

　　©本文由机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

　　?------------------------------------------------

加入机器之心（全职记者/实习生）：[email protected]

投稿或寻求报道：[email protected]

广告&商务合作：[email protected]